dmshar

Ну, начнем с TensorFlow. Все что упомянуто, можно указывать.

Давайте все таки строго формализуем вопрос.
"в коде обучения нейронной сети или математической модели этого самого обучения" - как то совсем нечетко. Предположим, вы имели ввиду
"математическая модель обучения" =="алгоритм обучения сети"
"код обучения" == "программная реализация этого самого алгоритма".
Тогда задача получает строгую формулировку: "Мы запрограммировали некоторый процесс обучения. Результат не такой, как мы ожидаем. Где ошибка - в алгоритме или в коде".
И если это так, то в такой постановке задача хоть и не может быть решена с абсолютной точностью, но понятно что надо делать, что-бы дать ответ. По большому счету, она теперь ничем не отличается от обычной задачи, решаемой на этапе тестирования при разработке любого программного продукта - от игрушек до веб-сайтов.

Вариантов решения два.

Аналитический:
1. Глубинный анализ алгоритма (т.е. еще раз изучаем, что написано в той книжке, откуда мы его взяли, ведь и в книжках бывают ошибки).
1. Традиционный код-ревью.
(Ну, как тут уже пошутили - можно взвалить обе эти задачи на преподавателя :-). ).

Экспериментальный:
1. Находим и четко записываем алгоритм.
2. Даем его запрограммировать двум, трем.... чем больше-тем лучше... программистам. Получаем множество реализаций одного и того-же алгоритма.
3. Прогоняем процесс обучения сети через каждую реализацию. Сравниваем результаты с ожидаемыми.
4. Если реализации дали результаты, отличные от ожидаемых, но совпадающие между собой - ищи ошибки в алгоритме. Если реализации дали результаты, отличные от ожидаемых, но различные между собой - ищи ошибки в коде.

Но простых, "книжных" решений этой задачи - нет.

При попытке четвертого захода в функцию dot первым параметром передается число (конкретно -"class 'float" - 0.5833820394550312) , а не список.

Есть такой раздел Data Science, называется "Обнаружение аномалий" (Anomaly Detection). Внутри этого раздела есть подразделы и с поиском стационарных аномалий, и с поиском аномалий в временных рядах, и анализ информации в потоке и т.д. Ставится задача и наибыстрейшего обнаружения аномалий.
Применяются в этом разделе и нейронные сети, но не только. Но в любом случае - копать надо в этом направлении. Благо и литературы и интернет ресурсов более чем достаточно.

Рекомендую:
https://ru.stackoverflow.com/questions/678970/

Для работы с Big Data, Machine Learning и аналитики данных существует уйма различных инструментов - от Python до Watson, от RCPP до TensorFlow, от Tableau до SPSS, от RapidMiner до Hadoop.... Список можно продолжать и продолжать. Между прочим, даже тривиальный MS EXCEL имеет средства для большинства из указанных задач.
В принципе все задачи можна решать хоть на С++, хоть на Java хоть на Ассемблере. Вот, даже на JavaScript уже пишут нейронные сети. Вопрос - что именно вы хотите в конечном счете сделать, как глубоко понимать что именно вы делаете, как быстро вам надо проходить путь от постановки задачи к готовому решению, какие деньги вы готовы потратить на получение этого решения и какими начальными знаниями в области технологий программирования вы или ваша команда владеете.
Поэтому рекомендую обучение начать не с инструментов, а с идей, алгоритмов и методов, лежащих в основе задач Data Science. А по ходу - разберетесь, какой именно инструмент конкретно для вашего случая наиболее подходящий. И скорее всего, это будет не один какой-то инструмент, а несколько, которые в совокупности наиболее полно и эффективно покроют именно ваш круг потребностей.